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文章/答案/技术大牛

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chenssy

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【死磕 Spring】—– IOC 之深入分析 BeanFactoryPostProcessor

在博客【死磕 Spring】----- IOC 之深入分析 BeanPostProcessor 深入介绍了 BeanPostProcessor 的实现机制。在这篇文章中提到 BeanPostProcessor 是 Spring 提供一种扩展机制，该机制允许我们在 Bean 实例化之后初始化之际对 Bean 进行增强处理（前、后置处理）。同样在 Spring 容器启动阶段，Spring 也提供了一种容器扩展机制：BeanFactoryPostProcessor，该机制作用于容器启动阶段，允许我们在容器实例化 Bean 之前对注册到该容器的 BeanDefinition 做出修改。

2019-01-02

1K0

【死磕 Spring】----- IOC 之深入分析 BeanPostProcessor

Spring 作为优秀的开源框架，它为我们提供了丰富的可扩展点，除了前面提到的 Aware 接口，还包括其他部分，其中一个很重要的就是 BeanPostProcessor。这篇文章主要介绍 BeanPostProcessor 的使用以及其实现原理。我们先看 BeanPostProcessor 的定位：

2019-01-02

1.2K0

【死磕 Spring】----- IOC 之深入理解 Spring IoC

spring java jdbc 容器

在一开始学习 Spring 的时候，我们就接触 IoC 了，作为 Spring 第一个最核心的概念，我们在解读它源码之前一定需要对其有深入的认识，本篇为【死磕 Spring】系列博客的第一篇博文，主要介绍 IoC 基本概念和各个组件。

2018-09-30

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【死磕Java并发】-----J.U.C之Java并发容器：ConcurrentHashMap

java 容器 hashmap jdk

此篇博客所有源码均来自JDK 1.8 HashMap是我们用得非常频繁的一个集合，但是由于它是非线程安全的，在多线程环境下，put操作是有可能产生死循环的，导致CPU利用率接近100%。为了解决该问题，提供了Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)两种解决方案，但是这两种方案都是对读写加锁，独占式，一个线程在读时其他线程必须等待，吞吐量较低，性能较为低下。故而Doug Lea大神给我们提供了高性能的线程安全HashMap：ConcurrentHashMap

2018-04-26

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【死磕Java并发】-----J.U.C之线程池：线程池的基础架构

原文出处http://cmsblogs.com/ 『chenssy』经历了Java内存模型、JUC基础之AQS、CAS、Lock、并发工具类、并发容器、阻塞队列、atomic类后，我们开始JUC的最

2018-04-26

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【死磕Java并发】-----J.U.C之ConcurrentHashMap红黑树转换分析

java hashmap 容器二叉树

原文出处http://cmsblogs.com/ 『chenssy』在【死磕Java并发】-----J.U.C之Java并发容器：ConcurrentHashMap一文中详细阐述了ConcurrentHashMap的实现过程，其中有提到在put操作时，如果发现链表结构中的元素超过了TREEIFY_THRESHOLD（默认为8），则会把链表转换为红黑树，已便于提高查询效率。代码如下： if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); 下面博

2018-04-26

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【死磕Java并发】—–J.U.C之Java并发容器：ConcurrentLinkedQueue

要实现一个线程安全的队列有两种方式：阻塞和非阻塞。阻塞队列无非就是锁的应用，而非阻塞则是CAS算法的应用。下面我们就开始一个非阻塞算法的研究：CoucurrentLinkedQueue。 ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无边界的线程安全队列，它采用FIFO原则对元素进行排序。采用“wait-free”算法（即CAS算法）来实现的。 CoucurrentLinkedQueue规定了如下几个不变性：在入队的最后一个元素的next为null 队列中所有未删除的节点的item都不能为

2018-04-26

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【死磕Java并发】-----J.U.C之Java并发容器：ConcurrentSkipListMap

java 容器数据结构

到目前为止，我们在Java世界里看到了两种实现key-value的数据结构：Hash、TreeMap，这两种数据结构各自都有着优缺点。 Hash表：插入、查找最快，为O(1)；如使用链表实现则可实现无锁；数据有序化需要显式的排序操作。红黑树：插入、查找为O(logn)，但常数项较小；无锁实现的复杂性很高，一般需要加锁；数据天然有序。然而，这次介绍第三种实现key-value的数据结构：SkipList。SkipList有着不低于红黑树的效率，但是其原理和实现的复杂度要比红黑树简单多了。 SkipList

2018-04-26

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